nftechie/doomfly

解決的問題

DOOMFLY 嘗試測試一個生物學上精確的果實蠅大腦模擬（MaleCNS v1.0 連接圖）是否能透過使用多巴胺門控可塑性規則來模擬從負面強化中學習，進而在虛擬環境（ViZDoom）中存活。

工作原理

此專案整合了生物學連接圖與遊戲引擎，透過以下循環運作：

1. 感應輸入：遊戲畫面被轉換為亮度與色彩輸入，刺激特定建模的感應神經元。
2. 神經處理：根據生物學重建，活動透過包含 166,700 個神經元與超過 2,500 萬個有向連接的圖進行傳播。
3. 運動輸出：特定神經活動透過固定介面映射至遊戲控制（轉向、移動、射擊）。
4. 學習機制：當代理受到非致命傷害時，人工厭惡輸入會傳送到多巴胺細胞，觸發可塑性規則，修改一小部分既有連接（KC$→$MBON11）。
5. 持續性：神經狀態與記憶在回合間持續存在，而死亡則觸發新的競技場回合。

適用對象

對具身智能、生物神經網絡，以及神經科學與AI代理交集領域感興趣的研究人員與開發者。

亮點

• 生物保真度：使用包含超過 2,500 萬個連接的 MaleCNS v1.0 連接圖。
• 即時遙測：包含一個單色觀眾網站，可即時監控模擬過程。
• 混合方法：結合生物布線圖、工程化控制器指派與人工強化。
• 透明結果：明確記錄當前訓練候選者的負面結果與失敗的驗證門檻。